计算联合分布
这里展示了我们在上一个视频中编写的部分代码。它在 pars 中定义了一个网格，覆盖点击比例（proportion_clicks）和可能的结果（n_visitors）。同时添加了每个参数组合的 prior 先验概率，以及每个 proportion_clicks 生成相应 n_visitors 的似然（likelihood）。
本练习是课程的一部分
R 中的贝叶斯数据分析基础
练习说明
- 添加列
pars$probability：表示每个proportion_clicks与n_visitors组合的概率。与视频中相同，需通过将likelihood与prior相乘来计算。 - 通过"归一化"确保
pars$probability的总和为1.0，也就是用pars$probability除以pars$probability的总和。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
n_ads_shown <- 100
proportion_clicks <- seq(0, 1, by = 0.01)
n_visitors <- seq(0, 100, by = 1)
pars <- expand.grid(proportion_clicks = proportion_clicks,
n_visitors = n_visitors)
pars$prior <- dunif(pars$proportion_clicks, min = 0, max = 0.2)
pars$likelihood <- dbinom(pars$n_visitors,
size = n_ads_shown, prob = pars$proportion_clicks)
# Add the column pars$probability and normalize it
pars$probability <- ___